【觀點】錯估發電量損失超大!「自動競價工具」是什麼?能解決問題嗎?
【觀點】錯估發電量損失超大!「自動競價工具」是什麼?能解決問題嗎?

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

在快速發展的發電市場中,再生能源發電機可能會因為在錯誤的時間點、對錯誤標的出價,而產生巨大的經濟損失和機會成本,因此管理負價格風險、傳統電網限制和儲能自動頻率控制輔助服務(Frequency Control Ancillary Services, FCAS)等成本風險,都是風場和太陽能場營運商的一大挑戰,

如今,越來越多的市場參與者已經採用不同規格的自動投標軟體工具,幫助企業更積極地參與市場,更動態地響應能源市場的價格信號,促使風能和太陽能項目在市場上更具價格競爭力。以澳洲國家電力市場(National Electricity Market, NEM)為例,在過去兩年中,超過35%的NEM併網規模風場、太陽能場,已經開始使用自動投標軟體,以優化其市場參與度、響應價格信號並提高報酬率。

在能源市場中,自動投標工具的複雜程度和性能差異極大,市場參與者主要利用這些工具來實現一個共同目標——幫助風場和太陽場營運商實現淨收入最大化。

在批發價格預期有利的情況下,透過投標最大限度地提高發電量;而在批發價格預期將造成經濟損失時,透過投標以避免能源調度。因此,Fluence IQ平台旗下的Fluence Mosaic自動競價軟體工具,就能協助NEM的資產擁有者和管理者增加收入、減少成本和風險。

自動投標軟體工具的重要性是什麼?為何能幫助企業避免掉鉅額的虧損?

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圖/ F.Schmidt via shutterstock

「負價格風險」是什麼?

從1980年代的電力自由化改革至今,純粹獨佔國營的電力市場僅占全球極少數,美國、德國和澳洲等已成為高度電力交易自由化的國家,多採用競價的方式於電力市場公開地針對電力需求量進行競價買賣。

然而,對於再生能源高度競爭的國家而言,電力市場隱含的負價格風險極高。所謂的負價格現象是,當預估發電量相對於需求量高出過多,需要儲存過多的電力時,就會耗費相對較高的處理成本,因此,當為了保持供需平衡的處理成本高於售價時,能源供應商必須為其所產生的任何能源付費,而能源用戶則為其從電網取得的電力付款。

此外,規避負價格風險並不是風能和太陽能營運商在投標過程中唯一的新挑戰,再生能源營運商還必須在投標時,盡量減少因傳統電網單向電力傳輸系統所導致的能源耗損、發電量限制,避免因應急提高頻率控制輔助服務成本分配而導致的損失,管理當地調度價格和區域參考價格之間的差異,並同時確保其提交的投標更新是以合乎投標規範的文件格式。

大幅增加再生能源市場投標精準度,AI機器學習成關鍵

面臨全新的產業挑戰,自動競價軟體工具就顯得非常重要。

這類工具能夠協助能源供應商更精準掌握市場的價格波動,以Fluence推出的自動競價軟體工具Mosaic為例,是透過AI機器學習來持續分析數以千計的變量,包括系統附載、傳輸餘量、發電機活動和天氣狀況等,同時考量價格預測、企業本身的營運限制和業務目標,進而計算出「下一個調度間隔到第二天期間所有市場的最佳出價」。涵蓋範圍不只規則簡單的公共價格,還包括複雜的私人價格,都可以靠軟體工具完成。

以希臘工業和能源公司「MYTILINEOS」的導入為例,去年三月我們已經部署Mosaic在MYTILINEOS的再生能源和儲能開發業務部門在澳洲所擁有的三個太陽能場,透過自動競價軟體工具,在白天最大限度地增加MYTILINEOS太陽能場的收入,同時確保當地配電網路的需求,也確保供電的穩定性,兼具穩定性和利潤極大化的效果。

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圖/ pxhere

根據澳洲能源市場調度中心(Australian Energy Market Operator, AEMO)2021年第一季的報告數據,估計南澳洲和昆士蘭州約三分之一的可再生能源產能,都已經採用自動投標工具。隨著電網規模的儲能在澳洲的能源轉型中發揮著越來越大的作用,我們看到對基於AI的投標軟體管理再生資產的需求持續增加,未來我們也希望將Fluence Mosaic導入更多地區的市場,提供更精準的自動競價服務。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:錢玉紘

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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